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- mapreduce的事例 內(nèi)容精選 換一換
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master是Greenplum數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的入口，接受客戶端連接及提交的SQL語(yǔ)句，將工作負(fù)載分發(fā)給其它數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例（segment實(shí)例），由它們存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。Greenplum interconnect負(fù)責(zé)不同PostgreSQL實(shí)例之間的通信。Greenplum segment是獨(dú)立的PostgreS來(lái)自：百科場(chǎng)景，檢測(cè)道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開(kāi)發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級(jí)） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來(lái)學(xué)習(xí)Python語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語(yǔ)音識(shí)別 利用新型的人工來(lái)自：專題
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【初級(jí)】基于流計(jì)算的雙十一大屏開(kāi)發(fā)案例 面對(duì)每天大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，及時(shí)、高效的處理這些數(shù)據(jù)顯得十分必要。本課程主要介紹如何搭建一個(gè)可視化大屏，為企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計(jì)算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來(lái)全新的視覺(jué)體驗(yàn) 適合人群：面向?qū)?shí)時(shí)流計(jì)算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會(huì)大眾和高校師生來(lái)自：專題DWS)是基于Postgres的MPP的 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲(chǔ)， GaussDB (DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲(chǔ)，也可以通過(guò)外表的形式通過(guò) OBS 進(jìn)行存儲(chǔ)。 Hive不支持索引，GaussDB(DWS)支持索引，所以查詢速度GaussDB(DWS)更快。 Hive不來(lái)自：百科
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來(lái)自：百科![]()
單流帶寬、安全可靠的解決方案。 在HPC場(chǎng)景下，企業(yè)用戶的數(shù)據(jù)可以通過(guò)直接上傳或數(shù)據(jù)快遞的方式上傳到OBS。同時(shí)OBS提供的文件語(yǔ)義和HDFS語(yǔ)義支持將OBS直接掛載到HPC flavors的節(jié)點(diǎn)以及大數(shù)據(jù)&AI分析的應(yīng)用下，為高性能計(jì)算各個(gè)環(huán)節(jié)提供便捷高效的數(shù)據(jù)讀寫(xiě)和存儲(chǔ)能力。來(lái)自：百科![]()
Alluxio是一個(gè)面向基于云的數(shù)據(jù)分析和人工智能的數(shù)據(jù)編排技術(shù)。在MRS的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中，Alluxio位于計(jì)算和存儲(chǔ)之間，為包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的計(jì)算框架提供了數(shù)據(jù)抽象層，使上層的計(jì)算應(yīng)用可以通過(guò)統(tǒng)一的客戶端API和全局來(lái)自：百科![]()
智明OA協(xié)同辦公系統(tǒng) 盈利分析 我們對(duì)這款商品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過(guò)精確的市場(chǎng)定位和合理的 定價(jià) 策略，我們確信這款商品將為客戶帶來(lái)良好的投資回報(bào)。 我們對(duì)這款商品的盈利潛力進(jìn)行了深入的分析。通過(guò)精確的市場(chǎng)定位和合理的定價(jià)策略，我們確信這款商品將為客戶帶來(lái)良好的投資回報(bào)。 智明OA協(xié)同辦公系統(tǒng)來(lái)自：專題![]()
無(wú)法實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用。 Kudu的應(yīng)用場(chǎng)景有： 需要最終用戶立即使用新到達(dá)數(shù)據(jù)的報(bào)告型應(yīng)用 同時(shí)支持大量歷史數(shù)據(jù)查詢和細(xì)粒度查詢的時(shí)序應(yīng)用 使用預(yù)測(cè)模型并基于所有歷史數(shù)據(jù)定期刷新預(yù)測(cè)模型來(lái)做出實(shí)時(shí)決策的應(yīng)用 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云來(lái)自：百科![]()
應(yīng)用：大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，MapReduce和Hadoop分布式計(jì)算。 場(chǎng)景特點(diǎn)：適合處理海量數(shù)據(jù)、需要高I/O能力，要求快速數(shù)據(jù)交換和處理的場(chǎng)景。 使用場(chǎng)景：分布式文件系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)、日志或數(shù)據(jù)處理應(yīng)用。 華為云 面向未來(lái)的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生來(lái)自：百科![]()
HBase是一個(gè)開(kāi)源的、面向列（Column-Oriented）、適合存儲(chǔ)海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的、具備高可靠性、高性能、可靈活擴(kuò)展伸縮的、支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)讀寫(xiě)的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)。 HBase以表的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。表中的數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)Region，并由Master分配給對(duì)應(yīng)的RegionServer進(jìn)行管理。來(lái)自：百科![]()
HBase是一個(gè)開(kāi)源的、面向列（Column-Oriented）、適合存儲(chǔ)海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的、具備高可靠性、高性能、可靈活擴(kuò)展伸縮的、支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)讀寫(xiě)的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)。 HBase以表的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。表中的數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)Region，并由Master分配給對(duì)應(yīng)的RegionServer進(jìn)行管理。來(lái)自：百科![]()
Kafka是一個(gè)分布式的、分區(qū)的、多副本的消息發(fā)布-訂閱系統(tǒng)，它提供了類似于JMS的特性，但在設(shè)計(jì)上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客戶端支持、實(shí)時(shí)等特性，適用于離線和在線的消息消費(fèi)，如常規(guī)的消息收集、網(wǎng)站活性跟蹤、聚合統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)（監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)）、日志收集等大量數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的數(shù)據(jù)收集場(chǎng)景。來(lái)自：百科![]()
物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)量龐大的“物”會(huì)產(chǎn)生PB級(jí)的海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)的處理速度已無(wú)法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒(méi)法及時(shí)分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)，就無(wú)法將數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化，大數(shù)據(jù)分析能力的建設(shè)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來(lái)說(shuō)又成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。針對(duì)這種情況，大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)來(lái)自：百科![]()
享受人車智能生活。 車聯(lián)網(wǎng)方案架構(gòu) 車聯(lián)網(wǎng)方案架構(gòu)基于華為云服務(wù)，構(gòu)建面向聯(lián)接的車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，為企業(yè)和個(gè)人提供高安全、高性能、高可靠的車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)支撐；大數(shù)據(jù)分析和豐富的云服務(wù)助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新，開(kāi)放的架構(gòu)易于對(duì)接外部系統(tǒng)，打通企業(yè)研、產(chǎn)、銷各環(huán)節(jié)，幫助企業(yè)提升運(yùn)營(yíng)效率。 架構(gòu)優(yōu)勢(shì)來(lái)自：百科![]()
集群上可以存在多個(gè)資源集合來(lái)支持多個(gè)用戶的不同需求。 MRS支持細(xì)粒度權(quán)限管理，結(jié)合華為云 IAM 服務(wù)提供的一種細(xì)粒度授權(quán)的能力，可以精確到具體服務(wù)的操作、資源以及請(qǐng)求條件等?；诓呗?span style='color:#C7000B'>的授權(quán)是一種更加靈活的授權(quán)方式，能夠滿足企業(yè)對(duì)權(quán)限最小化的安全管控要求。例如：針對(duì)MRS服務(wù)，管理來(lái)自：百科
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